c# pdf to tiff free : Create pdf signature Library application class asp.net html web page ajax pandas61-part296

pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
JP
267
267
267
UK
247
247
247
US
258
258
258
In [92]: grouped_trans.size() # Verify non-NA A count equals group size
Out[92]:
GR
228
JP
267
UK
247
US
258
dtype: int64
Note: Some functions when applied to a groupby object will automatically transform the input, returning an object
ofthe same shape as the original. Passing as_index=False will not affect these transformation methods.
For example: fillna, ffill, bfill, shift.
In [93]: grouped.ffill()
Out[93]:
A
B
C
0
1.539708 -1.166480
0.533026
1
1.302092 -0.505754
0.533026
2
-0.371983
1.104803 -0.651520
3
-1.309622
1.118697 -1.161657
4
-1.924296
0.396437
0.812436
5
0.815643
0.367816 -0.469478
6
-0.030651
1.376106 -0.645129
..
...
...
...
993
0.012359
0.554602 -1.976159
994
0.042312 -1.628835
1.013822
995 -0.093110
0.683847 -0.774753
996 -0.185043
1.438572 -0.774753
997 -0.394469 -0.642343
0.011374
998 -1.174126
1.857148 -0.774753
999
0.234564
0.517098
0.393534
[1000 rows x 3 columns]
17.6 Filtration
New in version 0.12.
The filter method returns a subset of the original object. Suppose we want to take only elements that belong to
groups with a group sumgreater than 2.
In [94]: sf pd.Series([112333])
In [95]: sf.groupby(sf).filter(lambda x: x.sum() 2)
Out[95]:
3
3
4
3
5
3
dtype: int64
The argument of filter must be a function that,applied to the group as a whole, returns True or False.
17.6. Filtration
601
Create pdf signature - C# PDF File Permission Library: add, remove, update PDF file permission in C#.net, ASP.NET, MVC, WPF
Tell C# users how to set PDF file permissions, like printing, copying, modifying, extracting, annotating, form filling, etc
adding signature to pdf in preview; add signature to pdf preview
Create pdf signature - VB.NET PDF File Permission Library: add, remove, update PDF file permission in vb.net, ASP.NET, MVC, WPF
VB.NET Tutorial for How to Set PDF File Access Permissions Using XDoc.PDF for .NET
pdf sign; export pdf sign in
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Another useful operation is filtering out elements that belong to groups with only a couple members.
In [96]: dff pd.DataFrame({'A': np.arange(8), 'B'list('aabbbbcc')})
In [97]: dff.groupby('B').filter(lambda x: len(x) 2)
Out[97]:
A
B
2
2
b
3
3
b
4
4
b
5
5
b
Alternatively,instead ofdropping the offending groups,we can return a like-indexed objects where the groups that do
not pass the filterare filled with NaNs.
In [98]: dff.groupby('B').filter(lambda x: len(x) 2, dropna=False)
Out[98]:
A
B
0
NaN
NaN
1
NaN
NaN
2
2.0
b
3
3.0
b
4
4.0
b
5
5.0
b
6
NaN
NaN
7
NaN
NaN
For dataframes with multiple columns,filters should explicitly specify a column as the filtercriterion.
In [99]: dff['C'np.arange(8)
In [100]: dff.groupby('B').filter(lambda x: len(x['C']) 2)
Out[100]:
A
B
C
2
2
b
2
3
3
b
3
4
4
b
4
5
5
b
5
Note: Some functions when applied to a groupby object will act as a filter onthe input, returning a reduced shape of
the original (and potentially eliminatinggroups),but with the index unchanged. Passingas_index=False will not
affect these transformation methods.
For example: head, tail.
In [101]: dff.groupby('B').head(2)
Out[101]:
A
B
C
0
0
a
0
1
1
a
1
2
2
b
2
3
3
b
3
6
6
c
6
7
7
c
7
602
Chapter 17. Group By: split-apply-combine
C# PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF digital
Barcode Read. Barcode Create. OCR. Twain. Edit Digital Signatures. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Edit PDF Digital Signature. You maybe interested:
add signature to pdf acrobat reader; adding signature to pdf files
VB.NET PDF Digital Signature Library: add, remove, update PDF
PDF in C#, C#.NET PDF Reading, C#.NET Annotate PDF in WPF, C#.NET PDF Create, C#.NET PDF Document Viewer, C#.NET PDF Verify the validity of PDF signature.
add jpeg signature to pdf; export pdf to word sign in
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
17.7 Dispatching to instance methods
When doing an aggregation or transformation, you might just want to call an instance method on each data group.
This is pretty easy to do by passing lambda functions:
In [102]: grouped df.groupby('A')
In [103]: grouped.agg(lambda x: x.std())
Out[103]:
C
D
A
bar
0.301765
1.490982
foo
0.966450
0.645875
But, it’s rather verbose and can be untidy if you need to pass additional arguments. Using a bit of metaprogramming
cleverness,GroupBy now has the ability to “dispatch” method calls to the groups:
In [104]: grouped.std()
Out[104]:
C
D
A
bar
0.301765
1.490982
foo
0.966450
0.645875
What is actually happening here is that a function wrapper is being generated. When invoked, it takes any passed
arguments and invokes the functionwith anyarguments on each group (in the above example, the std function). The
results are then combined together much in the style of agg and transform (it actually uses apply to infer the
gluing, documented next). This enables some operations to be carried out rather succinctly:
In [105]: tsdf pd.DataFrame(np.random.randn(10003),
.....:
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000),
.....:
columns=['A''B''C'])
.....:
In [106]: tsdf.ix[::2np.nan
In [107]: grouped tsdf.groupby(lambda x: x.year)
In [108]: grouped.fillna(method='pad')
Out[108]:
A
B
C
2000-01-01
NaN
NaN
NaN
2000-01-02 -0.353501 -0.080957 -0.876864
2000-01-03 -0.353501 -0.080957 -0.876864
2000-01-04
0.050976
0.044273 -0.559849
2000-01-05
0.050976
0.044273 -0.559849
2000-01-06
0.030091
0.186460 -0.680149
2000-01-07
0.030091
0.186460 -0.680149
...
...
...
...
2002-09-20
2.310215
0.157482 -0.064476
2002-09-21
2.310215
0.157482 -0.064476
2002-09-22
0.005011
0.053897 -1.026922
2002-09-23
0.005011
0.053897 -1.026922
2002-09-24 -0.456542 -1.849051
1.559856
2002-09-25 -0.456542 -1.849051
1.559856
2002-09-26
1.123162
0.354660
1.128135
[1000 rows x 3 columns]
17.7. Dispatching to instance methods
603
C# HTML5 Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit PDF
XDoc. HTML5 Viewer for C# .NET enables you to create signatures to PDF, including freehand signature, text and date signature. If
create signature field in pdf; pdf signatures
C# HTML5 Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit Tiff
for C# .NET can help to convert Tiff to PDF document online add text signature to Tiff image, insert date signature to Tiff or create freehand signature
sign pdf; copy and paste signature into pdf
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
In this example, we chopped the collection of time series into yearly chunks then independently calledfillna on the
groups.
New in version 0.14.1.
The nlargest and nsmallest methods work on Series style groupbys:
In [109]: pd.Series([98751914.23.3])
In [110]: pd.Series(list('abababab'))
In [111]: gb s.groupby(g)
In [112]: gb.nlargest(3)
Out[112]:
a
4
19.0
0
9.0
2
7.0
b
1
8.0
3
5.0
7
3.3
dtype: float64
In [113]: gb.nsmallest(3)
Out[113]:
a
6
4.2
2
7.0
0
9.0
b
5
1.0
7
3.3
3
5.0
dtype: float64
17.8 Flexible apply
Some operations on thegroupeddatamight notfitintoeitherthe aggregate ortransformcategories. Or,youmaysimply
want GroupBy to infer how to combine the results. For these, use the apply function, which can be substituted for
both aggregate and transform in many standard use cases. However, apply can handle some exceptional use
cases, forexample:
In [114]: df
Out[114]:
A
B
C
D
0
foo
one -0.919854 -1.131345
1
bar
one -0.042379 -0.089329
2
foo
two
1.247642
0.337863
3
bar
three -0.009920 -0.945867
4
foo
two
0.290213 -0.932132
5
bar
two
0.495767
1.956030
6
foo
one
0.362949
0.017587
7
foo
three
1.548106 -0.016692
In [115]: grouped df.groupby('A')
# could also just call .describe()
In [116]: grouped['C'].apply(lambda x: x.describe())
Out[116]:
604
Chapter 17. Group By: split-apply-combine
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Create high resolution PDF file without image quality users to insert vector images to PDF file. Import graphic picture, digital photo, signature and logo into
pdf will signature; adding signature to pdf doc
.NET PDF SDK - Description of All PDF Processing Control Feastures
PDF Digital Signature. Create signatures in existing PDF signature fields; Create signatures in new fields which hold the signature;
create transparent signature stamp for pdf; pdf signature field
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
A
bar
count
3.000000
mean
0.147823
std
0.301765
min
-0.042379
25%
-0.026149
50%
-0.009920
75%
0.242924
...
foo
mean
0.505811
std
0.966450
min
-0.919854
25%
0.290213
50%
0.362949
75%
1.247642
max
1.548106
Name: C, dtype: float64
The dimension of the returned result can alsochange:
In [117]: grouped df.groupby('A')['C']
In [118]: def f(group):
.....:
return pd.DataFrame({'original' : group,
.....:
'demeaned' : group group.mean()})
.....:
In [119]: grouped.apply(f)
Out[119]:
demeaned
original
0 -1.425665 -0.919854
1 -0.190202 -0.042379
2
0.741831
1.247642
3 -0.157743 -0.009920
4 -0.215598
0.290213
5
0.347944
0.495767
6 -0.142862
0.362949
7
1.042295
1.548106
apply on a Series can operate on a returned valuefromtheappliedfunction,that is itselfa series, and possibly upcast
the result to a DataFrame
In [120]: def f(x):
.....:
return pd.Series([ x, x
**
], index ['x''x^2'])
.....:
In [121]: s
Out[121]:
0
9.0
1
8.0
2
7.0
3
5.0
4
19.0
5
1.0
6
4.2
7
3.3
dtype: float64
In [122]: s.apply(f)
17.8. Flexible apply
605
C# WinForms Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit PDF
PDF signature functionality for copyright protection. PDF Version. Draw PDF markups. PDF Protection. • Sign PDF document with signature. • Erase PDF text.
adding a signature to a pdf in preview; add signature to pdf acrobat
C# WPF Viewer: Load, View, Convert, Annotate and Edit Tiff
functionalities. convert Tiff file to PDF, add annotations to Tiff, Create signature on tiff, etc. Please refer to more details below:
add signature to pdf in preview; adding signature to pdf file
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
Out[122]:
x
x^2
0
9.0
81.00
1
8.0
64.00
2
7.0
49.00
3
5.0
25.00
4
19.0
361.00
5
1.0
1.00
6
4.2
17.64
7
3.3
10.89
Note: apply can act as a reducer, transformer, or filter function, depending on exactly what is passed to apply. So
dependingon the pathtaken,and exactly what you are grouping. Thus the grouped columns(s) may be includedin the
output as well as set the indices.
Warning: In the current implementation apply calls func twice on the first group to decide whether it can take a
fast or slow code path. This can lead to unexpected behavior if func has side-effects, as they will take effect twice
for the first group.
In [123]: pd.DataFrame({"a":["x""y"], "b":[1,2]})
In [124]: def identity(df):
.....:
print df
.....:
return df
.....:
In [125]: d.groupby("a").apply(identity)
a
b
0
x
1
a
b
0
x
1
a
b
1
y
2
Out[125]:
a
b
0
x
1
1
y
2
17.9 Other useful features
17.9.1 Automatic exclusion of “nuisance” columns
Again consider the example DataFrame we’ve been looking at:
In [126]: df
Out[126]:
A
B
C
D
0
foo
one -0.919854 -1.131345
1
bar
one -0.042379 -0.089329
2
foo
two
1.247642
0.337863
3
bar
three -0.009920 -0.945867
4
foo
two
0.290213 -0.932132
5
bar
two
0.495767
1.956030
606
Chapter 17. Group By: split-apply-combine
How to C#: Basic SDK Concept of XDoc.PDF for .NET
create, load, combine, and split PDF file(s), and add, create, insert, delete, re To be specific, you can edit PDF password and digital signature, and set
create pdf stamp signature; add signature field to pdf
VB.NET PDF: Basic SDK Concept of XDoc.PDF
create, load, combine, and split PDF file(s), and add, create, insert, delete, re To be specific, you can edit PDF password and digital signature, and set
pdf sign; add signature to pdf preview
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
6
foo
one
0.362949
0.017587
7
foo
three
1.548106 -0.016692
Supposed we wished to compute the standard deviation grouped by the A column. There is a slight problem, namely
that we don’t care about the data in column B. We refer to this as a “nuisance” column. If the passed aggregation
function can’t be applied to some columns, the troublesome columns will be (silently) dropped. Thus, this does not
pose any problems:
In [127]: df.groupby('A').std()
Out[127]:
C
D
A
bar
0.301765
1.490982
foo
0.966450
0.645875
17.9.2 NA and NaT group handling
If there are any NaN or NaT values in the grouping key, these will be automatically excluded. So there will never be
an “NAgroup” or“NaT group”. This was not the case in older versions ofpandas,but users were generally discarding
the NA group anyway (and supporting it was an implementation headache).
17.9.3 Grouping with ordered factors
Categorical variables represented as instance of pandas’s Categorical class can be used as group keys. If so, the
orderof the levels will be preserved:
In [128]: data pd.Series(np.random.randn(100))
In [129]: factor pd.qcut(data, [0.25.5.751.])
In [130]: data.groupby(factor).mean()
Out[130]:
[-2.617, -0.684]
-1.331461
(-0.684, -0.0232]
-0.272816
(-0.0232, 0.541]
0.263607
(0.541, 2.369]
1.166038
dtype: float64
17.9.4 Grouping with a Grouper specification
You may need to specify a bit more data to properly group. You can use the pd.Grouper to provide this local
control.
In [131]: import datetime
In [132]: df pd.DataFrame({
.....:
'Branch' : 'A A A A A A A B'.split(),
.....:
'Buyer': 'Carl Mark Carl Carl Joe Joe Joe Carl'.split(),
.....:
'Quantity': [1,3,5,1,8,1,9,3],
.....:
'Date' : [
.....:
datetime.datetime(2013,1,1,13,0),
.....:
datetime.datetime(2013,1,1,13,5),
.....:
datetime.datetime(2013,10,1,20,0),
.....:
datetime.datetime(2013,10,2,10,0),
17.9. Other useful features
607
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
.....:
datetime.datetime(2013,10,1,20,0),
.....:
datetime.datetime(2013,10,2,10,0),
.....:
datetime.datetime(2013,12,2,12,0),
.....:
datetime.datetime(2013,12,2,14,0),
.....:
]
.....:
})
.....:
In [133]: df
Out[133]:
Branch Buyer
Date
Quantity
0
A
Carl 2013-01-01 13:00:00
1
1
A
Mark 2013-01-01 13:05:00
3
2
A
Carl 2013-10-01 20:00:00
5
3
A
Carl 2013-10-02 10:00:00
1
4
A
Joe 2013-10-01 20:00:00
8
5
A
Joe 2013-10-02 10:00:00
1
6
A
Joe 2013-12-02 12:00:00
9
7
B
Carl 2013-12-02 14:00:00
3
Groupby a specific column with the desired frequency. This is like resampling.
In [134]: df.groupby([pd.Grouper(freq='1M',key='Date'),'Buyer']).sum()
Out[134]:
Quantity
Date
Buyer
2013-01-31 Carl
1
Mark
3
2013-10-31 Carl
6
Joe
9
2013-12-31 Carl
3
Joe
9
You have an ambiguous specification in that you have a named index and a column that could be potential groupers.
In [135]: df df.set_index('Date')
In [136]: df['Date'df.index pd.offsets.MonthEnd(2)
In [137]: df.groupby([pd.Grouper(freq='6M',key='Date'),'Buyer']).sum()
Out[137]:
Quantity
Date
Buyer
2013-02-28 Carl
1
Mark
3
2014-02-28 Carl
9
Joe
18
In [138]: df.groupby([pd.Grouper(freq='6M',level='Date'),'Buyer']).sum()
Out[138]:
Quantity
Date
Buyer
2013-01-31 Carl
1
Mark
3
2014-01-31 Carl
9
Joe
18
608
Chapter 17. Group By: split-apply-combine
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
17.9.5 Taking the first rows of each group
Just like for a DataFrame or Series you can call head and tail on a groupby:
In [139]: df pd.DataFrame([[12], [14], [56]], columns=['A''B'])
In [140]: df
Out[140]:
A
B
0
1
2
1
1
4
2
5
6
In [141]: df.groupby('A')
In [142]: g.head(1)
Out[142]:
A
B
0
1
2
2
5
6
In [143]: g.tail(1)
Out[143]:
A
B
1
1
4
2
5
6
This shows the first or last n rows from each group.
Warning: Before 0.14.0 this was implemented with a fall-through apply, so the result would incorrectly respect
the as_index flag:
>>> g.head(1):
# was equivalent to g.apply(lambda x: x.head(1))
A
B
A
1 0
1
2
5 2
5
6
17.9.6 Taking the nth row of each group
To select from a DataFrame or Series the nth item, use the nth method. This is a reduction method, and will return a
single row (or no row) pergroup if you pass an int for n:
In [144]: df pd.DataFrame([[1, np.nan], [14], [56]], columns=['A''B'])
In [145]: df.groupby('A')
In [146]: g.nth(0)
Out[146]:
B
A
1
NaN
5
6.0
In [147]: g.nth(-1)
Out[147]:
17.9. Other useful features
609
pandas: powerful Python data analysis toolkit, Release 0.18.1
B
A
1
4.0
5
6.0
In [148]: g.nth(1)
Out[148]:
B
A
1
4.0
If you want to select the nth not-null item, use the dropna kwarg. For a DataFrame this should be either ’any’ or
’all’ just like you would pass to dropna, for a Series this just needs to be truthy.
# nth(0) is the same as g.first()
In [149]: g.nth(0, dropna='any')
Out[149]:
B
A
1
4.0
5
6.0
In [150]: g.first()
Out[150]:
B
A
1
4.0
5
6.0
# nth(-1) is the same as g.last()
In [151]: g.nth(-1, dropna='any')
# NaNs denote group exhausted when using dropna
Out[151]:
B
A
1
4.0
5
6.0
In [152]: g.last()
Out[152]:
B
A
1
4.0
5
6.0
In [153]: g.B.nth(0, dropna=True)
Out[153]:
A
1
4.0
5
6.0
Name: B, dtype: float64
As with other methods,passingas_index=False, will achieve a filtration, which returns the grouped row.
In [154]: df pd.DataFrame([[1, np.nan], [14], [56]], columns=['A''B'])
In [155]: df.groupby('A',as_index=False)
In [156]: g.nth(0)
Out[156]:
610
Chapter 17. Group By: split-apply-combine
Documents you may be interested
Documents you may be interested